本发明公开了一种基于多杯罐絮凝实验的絮凝剂投加量实时优化方法及系统，方法包括：获取首次运行时絮凝剂与助凝剂的投加量；基于第r轮杯罐絮凝实验的絮凝剂基础投加量，分别获取第r轮杯罐絮凝实验中三个同时进行絮凝实验的智能Jar Test模块对应的三组絮体图像和水质指标数据；将三组絮体图像和水质指标数据分别输入预先训练好的深度学习模型，对应得到第r轮杯罐絮凝实验的上清液浊度预测值Td1(r)、上清液浊度预测值Td2(r)、上清液浊度预测值Td3(r)；根据上清液浊度预测值Td1(r)、上清液浊度预测值Td2(r)、上清液浊度预测值Td3(r)得到新的絮凝剂实际投加量，并将新的絮凝剂实际投加量作为第r+1轮的絮凝剂基础投加量。本发明能够实现絮凝剂投加量的实时调整与优化。